3.1 Блок-схема алгоритма. Описание исходных данных и результатов.


Блок-схема: данные: Ввод
n, m, X, Y


i=1

 

i=n

 


Исходные данные, а именно:

m-число узлов аппроксимации.

n - степень аппроксимирующего многочлена.

X - вектор узлов аппроксимации.

Y - вектор значений аппроксимируемой функции.

Все эти значения мы заносим в файл jan.dat, который работает только на чтение и файловой переменной является f1.

Результаты:

Все результаты выводятся в файл jan.res, работающий на запись и имеющий файловую переменную f2.

Первоначально в этот файл выводятся исходные данные, которые берутся из файла jan.dat, но при этом уже с описанием, то есть не просто числа, а скоментарием, что они означают.

Затем выводятся результаты вычисления, проведенной машиной, при этом все результаты отформатированы:

Выводится матрица С системы линейных уравнений для аппроксимации вместе с вектором правых частей. Затем выводится решение этой системы уравнений, что является вектором коэффициентов аппроксимирующего многочлена по возрастанию степени. И в конце выводится вектор погрешности аппроксимации Z.

 

4.1 Листинг программы, исходных данных и результатов.

 

program approx;

uses crt,gausstpu;

const nm=20;

type vect1=array[1..nm] of real;

var c:matr;

a,b:vect;

x,y,z:vect1;

n,i,j,m:integer;

f1,f2:text;

procedure Create_BC(n,m:integer; var x,y:vect1; var c:matr; var b:vect);

var i,j:integer;

r:vect;

begin

for i:=1 to n do

r[i]:=1;

for j:=1 to m+1 do begin

c[1,j]:=0;

b[j]:=0;

for i:=1 to n do begin

c[1,j]:=c[1,j]+r[i];

b[j]:=b[j]+r[i]*y[i];

end;

for i:=1 to n do

r[i]:=r[i]*x[i];

end;

for i:=1 to m do begin

for j:=1 to m do

c[i+1,j]:=c[1,j+1];

c[i+1,m+1]:=0;

for j:=1 to n do

c[i+1,m+1]:=c[i+1,m+1]+r[j];

for j:=1 to n do

r[j]:=r[j]*x[j];

end;end;

begin

assign(f1,'jan.dat');reset(f1);

assign(f2,'jan.res');rewrite(f2);

readln(f1,n);writeln(f2,'Число узлов аппроксимации n=',n:3);

readln(f1,m);writeln(f2,'Степень многочлена m=',m:2);

writeln(f2,'Вектор узлов аппроксимации x[i]');

for i:=1 to n do begin

read(f1,x[i]);

write(f2,x[i]:4:2,' ');

end;

writeln(f2);

writeln(f2,'Вектор значений аппроксимируемой функции y[i]');

for i:=1 to n do begin

read(f1,y[i]);

write(f2,y[i]:4:2,' ');

end;

Create_BC(n,m,x,y,c,b);

writeln(f2);

writeln(f2,'Матрица системы линейных уравнений для аппроксимации и вектор правых частей);

for i:=1 to m+1 do begin

for j:=1 to m+1 do

write(f2,c[i,j]:8:1);writeln(f2,b[i]:8:1);end;

gauss(m+1,c,b,a);

for i:=1 to n do begin

z[i]:=0;

for j:=m+1 downto 1 do

z[i]:=z[i]*x[i]+a[j];

z[i]:=z[i]-y[i];end;

writeln(f2);

writeln(f2,'Вектор коэфициентов аппроксимирующего многочлена по возрастанию);

writeln(f2,'степени (m+1 элементов)');

for i:=1 to m+1 do

writeln(f2,'a[',i:1,']=',a[i]:6:2);

writeln(f2,'Вектор погрешности аппроксимации в узлах X);

for i:=1 to n do

writeln(f2,'z[',i:1,']=',z[i]:5:3);

close(f1);close(f2);

end.

Исходный файл jan.dat:

 

10

2

1 6 0 3 8 2 12 9 2 5

9 4 13 7 3 9 3 1 4 2

 

Файл результатов jan.res:

Число узлов аппроксимации n=10

Степень многочлена m=2

Вектор узлов аппроксимации x[i]

1.00 6.00 0.00 3.00 8.00 2.00 12.00 9.00 2.00 5.00

Вектор значений аппроксимируемой функции y[i]

9.00 4.00 13.00 7.00 3.00 9.00 3.00 1.00 4.00 2.00

Матрица системы линейных уравнений для аппроксимации и вектор правых частей

10.0 48.0 368.0 55.0

48.0 368.0 3354.0 159.0

368.0 3354.0 33428.0 1023.0

Вектор коэфициентов аппроксимирующего многочлена по возрастанию степени (m+1 элементов)

a[1]= 11.66

a[2]= -2.31

a[3]= 0.13

Вектор погрешности аппроксимации в узлах X

z[1]=0.479

z[2]=-1.381

z[3]=-1.343

z[4]=-1.070

z[5]=-1.247

z[6]=-1.430

z[7]=-0.244

z[8]=0.723

z[9]=3.570

z[10]=1.454


Информация о работе «Аппроксимация»
Раздел: Информатика, программирование
Количество знаков с пробелами: 30402
Количество таблиц: 29
Количество изображений: 4

Похожие работы

Скачать
32868
0
11

... [a,b]. Теперь мы можем рассматривать функции в произвольных нормированных пространствах. III. Методы аппроксимации 3.1 Приближение функций многочленами. Алгебраическим многочленом степени n называется функция - действительные числа, называемые коэффициентами. Алгебраические многочлены являются простейшими функциями. Они непрерывны при любом x. Производная многочлена- так же многочлен, степень ...

Скачать
24928
0
10

... u(x1, x2) в пяти точках сетки, а именно в точках (x1i, x2j), (x1i± 1, x2j), (x1i, x2 j± 1). Указанное множество точек называется шаблоном разностного оператора. Возможны разностные аппроксимации оператора Лапласа и на шаблонах, содержащих большее число точек. 2. Исследование аппроксимации и сходимости 2.1. Аппроксимация дифференциального уравнения. Ранее рассматривалась краевая задача (k(x) ...

Скачать
6668
1
4

... PRINT X, Y NEXT X END XC= 10 Х Y 1.3 -6.56 5.4 -3.77 9.5 -1.84 13.6 .1 17.7 2.29 21.8 4.31 25.9 5.86 30 8.82 34.1 11.33 38.2 11.27 S=-1.594203 АППРОКСИМАЦИЯ ФУНКЦИЕЙ. МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ. В инженерной деятельности часто ...

Скачать
27298
3
15

... считать, что построенная эмпирическая формула наиболее точно отражает эмпирические данные. 3. Расчет коэффициентов аппроксимации в Microsoft Excel. Вариант №22 Функция y=f(x) задана таблицей 1 Таблица 1 Исходные данные. 12.85 154.77 9.65 81.43 7.74 55.86 5.02 24.98 1.86 3.91 12.32 145.59 9.63 80.97 7.32 ...

0 комментариев


Наверх